R 函数重新编码值或类似的(如 SPSS)

Question

我有一个具有这种结构的数据框:

id v1 v2 v3 v4 v5
1  .  1  .  2  3
2  1  2  3  .  .
3  3  2  .  1  .

我想像这样重新编码

id v1 v2 v3 v4 v5
1  0  3  0  2  1
2  3  2  1  0  0
3  1  2  0  3  0

所以我想重新编码值 (1=3) (missing = 0) (3=1)

在 SPSS 中，这是相当直观的:

recode v1 to v5 (sysmis=0)(3=1)(1=3)(else=copy). 

我正在 R 中寻找类似的方法。对 base 或 tidyverse 方法没有偏好。

Answer 1

将 . 替换为 NA，将列类型 (type.convert) 转换为数字，从 4 中减去并替换 code>NA 为 0

df[df == "."] <- NA
df <- type.convert(df, as.is = TRUE)
df[-1] <- 4- df[-1]
df[is.na(df)] <- 0

---

或者使用tidyverse

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% 
  mutate(across(-id, ~ replace_na(4 - as.numeric(.x), 0)))

-输出

  id v1 v2 v3 v4 v5
1  1  0  3  0  2  1
2  2  3  2  1  0  0
3  3  1  2  0  3  0

-输出

> df
  id v1 v2 v3 v4 v5
1  1  0  3  0  2  1
2  2  3  2  1  0  0
3  3  1  2  0  3  0

数据

df <- structure(list(id = 1:3, v1 = c(".", "1", "3"), v2 = c(1L, 2L, 

2L), v3 = c(".", "3", "."), v4 = c("2", ".", "1"), v5 = c("3", 
".", ".")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))